Comment l’IA révolutionne la vision industrielle :points de vue des leaders de l’industrie

L'intelligence artificielle transforme la vision industrielle en permettant aux systèmes d'interpréter des informations visuelles complexes avec rapidité et précision, ainsi que d'apprendre et d'améliorer la reconnaissance visuelle. Poussée par l'IA multimodale, les modèles génératifs et les systèmes d'IA agentique, la vision industrielle moderne passe d'un ensemble d'algorithmes à un écosystème de perception intelligent complet.

En allant au-delà de l'inspection rigide basée sur des règles et en s'orientant vers des systèmes de vision pouvant être formés avec un petit nombre d'images échantillons, les organisations peuvent déployer des solutions plus rapidement et avec une plus grande flexibilité. Cette évolution génère des gains mesurables dans des secteurs clés :permettant aux constructeurs automobiles de détecter plus tôt les défauts d'assemblage, aux entreprises aérospatiales de valider des composants complexes avec une plus grande précision, aux usines de fabrication de semi-conducteurs d'identifier les anomalies microscopiques en temps réel, aux fabricants de dispositifs médicaux de garantir la cohérence et la conformité, et aux producteurs d'électronique grand public d'accélérer le contrôle qualité à grande échelle.

Dans cet article spécial, nous avons demandé à trois experts du secteur — Eric Carey, CTO, Teledyne DALSA, Brian Benoit, directeur des produits de vision avancés chez Cognex, et Ron Jubis, président des ventes pour l'Amérique du Nord et directeur général de SICK, Inc. — de partager leurs réflexions sur l'impact de l'IA sur la vision industrielle, les défis émergents et les meilleures pratiques, ainsi que la fiabilité de l'inspection visuelle basée sur l'IA.

Notes techniques : Quels changements transformateurs l'IA entraîne-t-elle dans la vision industrielle et comment ces changements redéfinissent-ils les capacités dans différents secteurs industriels ?

Eric Carey, directeur technique, Teledyne DALSA

Éric Carey : L’évolution de l’IA industrielle représente un changement fondamental de systèmes rigides basés sur des règles vers une intelligence agentique autonome. Historiquement, le contrôle qualité reposait sur des algorithmes de traitement d’image codés en dur qui nécessitaient une programmation manuelle pour chaque défaut – un processus quantitatif mathématiquement précis mais fonctionnellement fragile. La transition vers l’apprentissage profond a introduit une approche plus qualitative, permettant aux machines d’imiter le jugement nuancé des experts en la matière. En s’entraînant sur de vastes ensembles de données d’images – ou en utilisant des « ensembles dorés » pour un apprentissage non supervisé – ces systèmes peuvent s’adapter à des variables environnementales telles que le changement d’éclairage. Pour pallier la rareté des anomalies du monde réel, l’IA générative synthétise désormais des simulations de défauts rares pour améliorer la formation des modèles. Nous entrons désormais dans l’ère de l’IA agentique, où les systèmes surveillent de manière autonome les flux de fabrication pour anticiper et atténuer les problèmes avant qu’ils ne surviennent. Le déploiement de ces fonctionnalités dans les usines nécessite une IA de pointe, garantissant un traitement local pour éliminer la latence et maintenir une résilience opérationnelle en temps réel.

Brian Benoit, directeur des produits de vision avancés, Cognex

Brian Benoit : L’IA accélère le passage d’une inspection rigide basée sur des règles à des systèmes de vision qui peuvent être formés par l’exemple avec un petit nombre d’images échantillons et qui s’adaptent à la variabilité de l’apparence, de l’éclairage et de l’emballage des produits. Les modèles d’IA avancés s’entraînent désormais sur seulement une poignée d’images et peuvent fonctionner sur des appareils Edge compacts équipés de NPU ou de GPU. En conséquence, le déploiement est plus rapide, plus simple et plus accessible. Dans tous les secteurs, les avantages sont substantiels. L'automobile, l'aérospatiale, les semi-conducteurs et l'électronique grand public s'appuient sur la vision de l'IA pour une inspection de haute précision, tandis que les opérations logistiques l'utilisent pour gérer la variabilité massive des SKU et permettre une traçabilité automatisée. À mesure que les usines deviennent de plus en plus connectées numériquement, les systèmes de vision IA sont formés avec des images représentatives et des données de capteurs, conduisant à des niveaux plus élevés d'automatisation, d'efficacité et de qualité. L'adoption s'accélère à l'échelle mondiale alors que les fabricants sont confrontés à une complexité croissante, à des contraintes de main-d'œuvre et à l'évolution des demandes de la chaîne d'approvisionnement.

Ron Jubis, président des ventes pour l'Amérique du Nord et directeur général de SICK, Inc.

Ron Jubis : L’IA fait passer la vision industrielle d’une inspection rigide basée sur des règles à des systèmes adaptatifs basés sur des exemples. Les appareils de pointe modernes peuvent former et exécuter des modèles d'apprentissage profond directement sur un appareil, réduisant ainsi la complexité de configuration et permettant une reconfiguration rapide à mesure que les produits ou les processus changent. Ces avancées prennent en charge les inspections à haute résolution et permettent à des équipes possédant différents niveaux de compétences de déployer des applications de vision sophistiquées. Au-delà de l'inspection fixe, la perception 3D basée sur l'IA améliore la prévention des collisions et la compréhension de l'environnement dans les machines mobiles et extérieures, illustrant une tendance plus large où la vision industrielle se fond dans la sécurité, l'autonomie et l'optimisation des flux de travail dans tous les secteurs.

Notes techniques : Comment les progrès de l'apprentissage profond et de l'IA générative remodèlent-ils les capacités de détection de défauts dans les systèmes de vision industrielle ?

Éric Carey : La transition du traitement d’images basé sur des règles vers l’apprentissage profond marque une avancée cruciale dans l’agilité de la fabrication. Historiquement, la détection des défauts nécessitait que des ingénieurs spécialisés programment manuellement des algorithmes rigides – un processus à la fois long et difficile à mettre à l’échelle. Aujourd'hui, les modèles d'apprentissage profond ont démocratisé ce flux de travail, remplaçant le codage complexe par des cycles de formation rapides et intuitifs. Ce changement accélère le déploiement et garantit que les systèmes sont suffisamment polyvalents pour s'adapter aux paramètres de production changeants en temps réel. Les systèmes basés sur l’IA offrent une robustesse opérationnelle supérieure. Les systèmes de vision traditionnels étaient notoirement fragiles, nécessitant des environnements hyper cohérents pour éviter les faux négatifs. À l’inverse, les modèles d’apprentissage profond excellent dans la gestion de la variabilité du monde réel. En s'entraînant sur divers ensembles de données, ces systèmes deviennent intrinsèquement résilients aux fluctuations environnementales, telles que les changements d'éclairage ou les changements mineurs de positionnement ou d'échelle. Cette transition des exigences « au pixel près » vers une intelligence adaptable garantit une plus grande précision et une maintenance réduite, nous permettant de nous concentrer sur une mise à l'échelle stratégique plutôt que sur un recalibrage algorithmique constant.

Brian Benoit : La vision industrielle ne dépend plus de règles minutieusement programmées. Les modèles d’IA modernes s’entraînent sur des images spécifiques à l’application – capturées sur la ligne, générées synthétiquement ou les deux – afin de pouvoir gérer la variabilité réelle de la production et détecter des défauts subtils et difficiles à définir avec une bien plus grande cohérence. Parce qu’ils n’ont souvent besoin que d’un petit nombre d’images réelles et que l’IA générative peut créer des variantes réalistes, ces systèmes nécessitent moins d’ensembles de données volumineux et étiquetés et peuvent être déployés beaucoup plus rapidement. L’apprentissage profond rend également l’inspection plus précise et adaptative. Il aide les systèmes à distinguer les défauts critiques des variations esthétiques inoffensives, à fonctionner de manière fiable sur les lignes à grande vitesse et à maintenir la précision malgré les changements d'éclairage, d'emballage ou de matériaux. En identifiant plus tôt les modèles émergents, l’inspection basée sur l’IA devient plus prédictive et proactive. À mesure que ces capacités continuent de se développer, les fabricants peuvent s'attendre à des rendements plus élevés, à moins de faux rejets et à une plus grande efficacité grâce à un contrôle qualité plus intelligent et plus résilient.

Ron Jubis : La détection des défauts utilise l'apprentissage en profondeur pour reconnaître les modèles de défauts subtils, variables ou irréguliers avec lesquels les règles traditionnelles ont du mal. Les recherches industrielles montrent que les réseaux neuronaux modernes améliorent la précision et la robustesse sur différentes tailles et textures de défauts. L'IA générative améliore encore les performances en réduisant la dépendance à l'égard de grands ensembles de données, permettant l'apprentissage et la création de données synthétiques pour des types de défauts rares. Ensemble, ces tendances réduisent les faux positifs, améliorent la localisation des caractéristiques et rendent l'inspection en temps réel plus réalisable sur les plates-formes de calcul de pointe.

Notes techniques : Alors que les fabricants intègrent des systèmes de vision 3D, hyperspectraux et basés sur l'IA, quels défis se posent pour garantir la fiabilité des données, le contrôle de la latence et l'interopérabilité des systèmes dans les environnements OT/IT existants ?

Éric Carey : L'intégration de l'imagerie 3D et hyperspectrale génère des ensembles de données de grande dimension qui augmentent de manière exponentielle les besoins en matière de débit de données. Même si les plateformes cloud offrent l’échelle nécessaire pour traiter ce volume d’informations, elles ne parviennent pas à atteindre les exigences de latence en millisecondes essentielles aux opérations industrielles en temps réel. Par conséquent, les architectures basées sur la périphérie doivent être déployées à proximité immédiate des capteurs pour garantir un traitement immédiat. Cependant, ce changement révèle des contraintes fondamentales dans les systèmes industriels existants, qui n'ont pas été conçus pour des flux de données à grande vitesse. Cette inadéquation entraîne souvent une congestion du réseau et une surcharge potentielle des nœuds de calcul de pointe. De plus, des écarts de protocole importants persistent entre le matériel existant et les systèmes de vision modernes. Combler ces problèmes nécessite une adaptation sophistiquée des données – en alignant des formats, des horodatages et des signaux de commande disparates via des traducteurs de protocole spécialisés. La gestion efficace de ces défis d'interopérabilité est essentielle pour maintenir la résilience opérationnelle et garantir que la vision industrielle avancée puisse être adaptée avec succès dans les environnements existants.

Brian Benoit : L'intégration de systèmes de vision d'IA 3D, hyperspectraux et basés sur la périphérie introduit de réels défis en matière de fiabilité des données, de latence en temps réel et d'interopérabilité avec l'infrastructure OT/IT existante. Les données de capteurs de grande dimension nécessitent des pipelines étroitement synchronisés pour garantir que les informations d'inspection restent alignées sur les contrôles de production, en particulier dans les environnements à grande vitesse. Le traitement Edge réduit la latence, mais il augmente également le besoin d'un étalonnage discipliné, d'interfaces standardisées et d'une gestion cohérente du cycle de vie des modèles pour maintenir la précision au fil des équipes, des conditions et des installations. Le plus grand obstacle réside dans le fait que de nombreux systèmes existants n’ont pas été conçus pour gérer les volumes de données, les attentes en matière de sécurité ou le déterminisme exigés par la vision moderne de l’IA. Pour résoudre ce problème, il faut un réseau industriel évolutif, des protocoles de communication communs et des couches de données structurées qui relient les opérations de l'usine aux systèmes de l'entreprise. Lorsque ces bases sont en place, les fabricants peuvent déployer des systèmes de vision avancés en toute confiance sans perturber les flux de travail existants.

Ron Jubis : Les fabricants sont confrontés à des exigences accrues concernant ces fonctionnalités. Cela est particulièrement pertinent à l’heure où les usines mélangent de plus en plus les systèmes de bus de terrain existants avec de nouvelles architectures basées sur Ethernet. Le rôle de SICK dans ce paysage se concentre sur la conception de capteurs et de plates-formes de vision qui fonctionnent nativement en périphérie tout en prenant en charge ces normes d’interopérabilité industrielle émergentes. Nos capteurs utilisent l'Ethernet industriel standard, CAN, l'API REST et d'autres protocoles de communication, permettant de relier l'inspection avancée basée sur l'IA ou la perception 3D avec les environnements d'automatisation existants. Cela garantit que les fabricants peuvent adopter des systèmes de vision plus complexes sans perturber les architectures de contrôle établies.

Notes techniques : De quelle manière les systèmes d'inspection et de détection d'anomalies basés sur l'IA influencent-ils la prise de décision dans les usines, et comment les équipes d'ingénierie valident-elles ces modèles pour répondre aux exigences strictes en matière de qualité, de sécurité et de réglementation ?

Éric Carey : La vision industrielle est en train de passer d’une inspection passive de post-production à un moteur dynamique de contrôle des processus. Au-delà de la simple identification des défauts, les systèmes d'IA modernes analysent les tendances de production pour détecter les dérives subtiles des processus, permettant ainsi des stratégies de maintenance prédictive proactive qui minimisent les temps d'arrêt et optimisent le rendement. Cependant, la nature probabiliste de l’IA introduit des obstacles réglementaires et opérationnels critiques. Étant donné que les modèles génèrent des scores de confiance plutôt que des certitudes binaires, l’explicabilité est essentielle à la conformité. Des outils tels que les cartes thermiques offrent la transparence nécessaire en visualisant la justification des décisions de rejet, tandis que les cas ambigus et peu fiables sont acheminés vers des experts en la matière pour une validation humaine. En outre, la mise en œuvre de modèles d’apprentissage continu se heurte à d’importants défis en matière de certification. Dans les environnements réglementés, toute mise à jour de modèle peut déclencher un processus de recertification obligatoire, même lorsque le matériel sous-jacent reste statique. Gérer cette tension entre l'optimisation itérative de l'IA et les normes industrielles rigides est désormais une priorité centrale pour maintenir à la fois l'innovation et la conformité opérationnelle.

Brian Benoit : L’inspection par l’IA en temps réel donne aux équipes de production des usines une visibilité plus précoce sur les problèmes émergents, permettant ainsi une prise de décision plus rapide et plus éclairée. Dans les secteurs où la précision et la traçabilité sont essentielles, ces informations précoces permettent d'identifier les problèmes de qualité potentiels avant qu'ils n'atteignent un seuil critique. Au lieu d'attendre les contrôles de fin de ligne, la détection des anomalies basée sur l'IA fait apparaître des modèles inhabituels au fur et à mesure qu'ils se produisent, permettant aux fabricants d'intervenir plus tôt. Ces signaux renforcent également la planification de la maintenance, l’ordonnancement et la stabilité globale des processus. Pour valider ces modèles et garantir la cohérence, les équipes d'ingénierie combinent des tests statistiques, des validations croisées, des ensembles de données conservées et des essais de production réels. Les résultats de ces contrôles doivent être mesurables, reproductibles et auditables. En intégrant l'IA dans les processus de qualité et de contrôle des modifications existants, et en garantissant que les modèles sont explicables et bien documentés, les fabricants bénéficient à la fois des résultats de production améliorés que permet l'IA et de la confiance nécessaire à la prise de décision au niveau de l'usine.

Ron Jubis : L’IA fait passer les décisions en usine des inspections périodiques aux évaluations continues au niveau des pièces. En produisant des classifications ou des scores d'anomalies en temps réel, la vision industrielle prend de plus en plus en charge le confinement immédiat, les ajustements automatisés et la traçabilité de la qualité. Pour les systèmes mobiles et autonomes, la détection de personnes/objets basée sur l’IA ajoute une conscience environnementale qui améliore la sécurité opérationnelle. Les équipes d'ingénierie valident ces modèles via des contrôles de représentativité des données, un fonctionnement en mode fantôme et une documentation du cycle de vie. La surveillance continue des évaluations de dérive et d'explicabilité devient essentielle pour répondre aux attentes en matière de qualité, de sécurité et de réglementation.

Notes techniques : Selon vous, existe-t-il de nouvelles bonnes pratiques ou normes qui aident les fabricants à renforcer la transparence et la fiabilité de l'inspection visuelle basée sur l'IA ?

Éric Carey : Les normes ISO émergentes définissent de plus en plus le paysage de la gouvernance de l’IA, nécessitant des cadres de déploiement transparents et fiables. L’IA explicable (XAI) est une bonne pratique clé ; l'utilisation d'outils tels que les cartes thermiques permet aux systèmes de visualiser les pixels spécifiques qui déterminent une décision, dont les experts en la matière peuvent ensuite vérifier l'exactitude. De plus, les tests fantômes offrent un chemin de validation à faible risque. En exécutant l’IA en mode « silencieux » aux côtés des systèmes de vision existants, les organisations peuvent comparer les décisions automatisées de l’IA à des références établies. Cela garantit la fiabilité du modèle et renforce la confiance opérationnelle avant que le modèle ne soit activement déployé pour contrôler le processus de fabrication.

Brian Benoit : À mesure que la vision de l’IA devient plus performante et plus facile à déployer, de meilleures pratiques émergent. Cela commence par une gouvernance disciplinée des ensembles de données et des pipelines de formation reproductibles :documenter les sources de données, valider les modèles dans diverses conditions réelles et maintenir des journaux de modifications traçables pour soutenir l'auditabilité. Les fabricants étendent également les cadres de qualité établis, y compris les systèmes basés sur ISO, pour intégrer des contrôles de cycle de vie spécifiques à l'IA. Les points de contrôle humains restent importants, en particulier lors des premiers déploiements ou dans les applications ayant un impact sur la sécurité ou la réglementation. Des outils clairs de reporting des exceptions et d’explicabilité aident les opérateurs à comprendre pourquoi un système prend une décision spécifique. Les groupes industriels effectuent également un travail important pour élaborer des lignes directrices autour d'une IA responsable et explicable dans les environnements industriels.

Ron Jubis : Des organisations comme l’Organisation internationale de normalisation (ISO) et le National Institute of Standards and Technology (NIST) se tournent vers des cadres formels de gouvernance de l’IA pour garantir que les systèmes d’inspection basés sur l’IA sont transparents et vérifiables. La norme ISO/IEC 42001 établit une approche de système de gestion pour un déploiement responsable de l'IA, abordant des problèmes tels que la qualité des données, les contrôles des risques et la traçabilité. La norme ISO/IEC 5338 fournit des conseils structurés sur le cycle de vie, renforçant les pratiques telles que la documentation des ensembles de données, les protocoles de test et la gestion des modifications. En outre, les travaux sur les normes d’IA du NIST ajoutent des conseils supplémentaires sur l’évaluation des performances, l’atténuation des biais et la mise en œuvre sécurisée. Dans tous les secteurs, ces cadres deviennent la base pour renforcer la confiance réglementaire dans l'inspection automatisée.

Notes techniques : La vision industrielle basée sur l’IA va bien au-delà de la fabrication traditionnelle et est désormais adoptée dans des secteurs tels que l’aérospatiale, l’automobile et l’électronique. Quels secteurs sont aujourd’hui à la pointe du déploiement de systèmes de vision industrielle basés sur l’IA et voyez-vous cette adoption augmenter au cours des cinq prochaines années ?

Éric Carey : Les secteurs de l’électronique et des semi-conducteurs sont à l’avant-garde de l’adoption de la vision industrielle basée sur l’IA, rendue nécessaire par la nécessité d’une imagerie haute résolution pour identifier les défauts microscopiques. Dans un secteur caractérisé par des marges étroites, l’amélioration du rendement des produits grâce à une détection précise dès le début du processus de fabrication renforce considérablement la rentabilité globale. Dans l’industrie automobile, l’IA est largement déployée sur les chaînes d’assemblage pour l’alignement des pièces en 3D et l’inspection automatisée de la qualité de la peinture. En outre, le secteur s’oriente vers les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), qui utilisent l’IA pour transformer les véhicules en appareils mobiles de vision industrielle qui analysent les environnements routiers en temps réel. Alors que la plupart des secteurs manufacturiers intègrent progressivement l’IA dans leurs flux de travail, l’électronique, les semi-conducteurs et l’automobile sont actuellement en tête. Leur adoption précoce souligne un changement industriel plus large dans lequel les systèmes de vision intelligents ne sont plus facultatifs mais essentiels pour maintenir un avantage concurrentiel dans des environnements de production de haute précision et de gros volumes.

Brian Benoit : Les secteurs mentionnés – ainsi que les semi-conducteurs, l’emballage et la logistique à gros volumes – sont en tête de l’adoption, en raison de leurs processus d’assemblage complexes et du besoin de haute précision. Les constructeurs automobiles utilisent la vision IA pour vérifier à grande échelle les composants critiques pour la sécurité. Les entreprises aérospatiales l’appliquent à l’inspection et à la traçabilité des surfaces. Les producteurs de semi-conducteurs et d'électronique s'en servent pour l'inspection des plaquettes, des puces et des détails. Les opérations logistiques utilisent une numérisation intelligente pour augmenter le débit et permettre une traçabilité de bout en bout. Au cours des cinq prochaines années, l’adoption va s’élargir et s’accélérer. Les progrès des architectures de réseaux neuronaux et des appareils compacts rendront la vision de l’IA de plus en plus facile à déployer. Les principales industries en dépendront davantage et, à mesure que les besoins en données diminueront et que les systèmes s'adapteront mieux à la variabilité du monde réel, l'adoption dans les sciences de la vie, les énergies renouvelables et les biens de consommation à évolution rapide se développera. Des coûts réduits et une intégration plus simple attireront les petits fabricants, faisant de la vision basée sur l'IA une couche fondamentale de l'automatisation industrielle moderne.

Ron Jubis : La fabrication automobile, électronique et de semi-conducteurs continue de dominer l’adoption de la vision industrielle par l’IA, motivée par des exigences de qualité strictes, un débit de production élevé et la nécessité d’une maintenance prédictive sur des lignes de fabrication étroitement intégrées. Les usines automobiles accélèrent l’utilisation de systèmes d’inspection et de perception basés sur l’IA dans le cadre d’une évolution plus large vers des cellules de production autonomes et des processus d’assemblage de plus en plus flexibles. Dans l'ensemble du secteur, l'IA est intégrée à l'inspection du soudage, à l'évaluation des surfaces, à la vérification des assemblages et aux contrôles qualité en fin de ligne, qui bénéficient tous d'un apprentissage approfondi et de boucles de rétroaction en temps réel.

Cet article a été rédigé par Chitra Sethi, directrice éditoriale, SAE Media Group. Pour plus d'informations, visitez www.teledynedalsa.com  , www.cognex.com  et www.sick.com  .